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El Big Data se extiende a otros sectores y negocios

Las 5 tendencias de Big Data para el 2018

Las 5 tendencias de Big Data para el 2018

Durante 2017 el concepto de Big Data ha estado muy ligado a otros más disruptivos como la Inteligencia Artificial y la analítica avanzada, de tal manera que su aplicación y sus virtudes se han extendido a todos aquellos sectores y negocios que disponen de gran volumen de datos.

En este contexto, Tinámica, compañía líder en soluciones tecnológicas especializadas en el entorno Big Data, ha querido destacar las 5 tendencias tecnológicas que impulsarán el Big Data durante este año:

1.- Extensión del machine learning y analítica avanzada a otros procesos en la empresa más allá de los relacionados con clientes y mercados. Son los casos de los departamentos de Recursos humanos con la disciplina de HR Analytics y las mejoras en la cadena de producción, logística o compras y aprovisionamiento donde su aplicación permite reducir de días a horas los tiempos de respuesta.

2.- Obligatoriedad de administraciones y organismos públicos para la reutilización y puesta a disposición de ciudadanos y empresas de bases de datos abiertas. Esto permite a las compañías contar con información adicional para sus estrategias de negocio. Por ejemplo, teniendo en cuenta datos sobre previsiones de zonas de riesgo es posible crear un modelo predictivo que analice desastres naturales, conflictos gubernamentales, acciones terroristas o evite la caída de ventas en la zona.

3.- Verticalización de soluciones analíticas basadas en Big Data en sectores donde aun no habían madurado. En este sentido cabe destacar el sector Agro y la industria pesada donde los proyectos de Big Data y analítica avanzada permiten extraer más inteligencia y dar soporte a las decisiones de negocio de los distintos actores de la cadena de valor.

4.- Total vinculación con robótica y “machine automation” añadiendo poder de decisión y asimilación al comportamiento humano. También será decisivo a la hora de realizar la previsión de piezas en stock, la detección de anomalías o al evitar que se rompa una pieza en la línea de producción. Esto supondrá grandes ahorros en costes y una mayor eficiencia en el proceso. El desarrollo de robots que autoaprendan mediante observación en la línea de producción es el siguiente paso.

5.- , incluso de usar y tirar, dado que estos se van a extender para ayudar en cualquier tipo de decisión empresarial, no solo en las más importantes.

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